DOCUMENTATION
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Prise en main
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Développeur
Référence
Notes de version
Tutoriels
Statut
  1. Aperçu
    • Constructeurs
    • Snowflake DevOps
      • Observabilité
        • Bibliothèque Snowpark
        • API Snowpark
        • Charges de travail Spark sur Snowflake
        • Machine Learning
        • Snowflake ML
            1. Outils de développement
              1. Container Runtime pour ML
              2. Notebooks sur Container Runtime
              3. Prise en main
                1. Démarrages rapides (Quickstarts)
                2. Préparer des données
                  1. Charger les données
                    • Transformer les données (fonctionnalités d'ingénierie)
                      • Traiter des données sur des partitions
                        • Ensembles de données
                        • Gérer et distribuer les fonctionnalités
                        • Entraîner et régler des modèles
                          1. Entraîner des modèles
                            • Entraînement distribué
                              • Entraînement des modèles sur toutes les partitions
                                • Régler les hyperparamètres du modèle
                                  • Run an experiment to compare and select models
                                    • Modélisation
                                    • Gérer et déployer les modèles
                                      1. Registre de modèles
                                        • Exemples et démarrages rapides
                                          • Modèles de connexion
                                            1. Utilisation des types de modèles intégrés
                                                1. Snowflake ML
                                                  • scikit-learn
                                                    • XGBoost
                                                      • MLFlow
                                                        • Pipeline Hugging Face
                                                      • Apporter vos propres types de modèles
                                                        • Traitement personnalisé avec des modèles
                                                          • Utilisation de modèles partitionnés
                                                            • Spécification des signatures de modèles
                                                            • Gestion des modèles
                                                              • Model Serving
                                                                1. Inférence dans l'entrepôt Snowflake
                                                                  • Model Serving dans Snowpark Container Services
                                                                    • Pipelines d'inférence continue
                                                                    • Interface utilisateur du registre des modèles
                                                                      • API SQL pour travailler avec des modèles
                                                                      • Opérationnaliser les workflows de ML
                                                                        1. Jobs ML
                                                                        2. Créer des pipelines et les déployer
                                                                        3. Surveiller et observer les modèles
                                                                          1. Observabilité du modèle
                                                                            • Explicabilité des modèles
                                                                              • Visualisations de l’explicabilité
                                                                              • Lignée ML
                                                                              • Intégrations
                                                                                1. Dimensionner une application à l’aide de Ray
                                                                                  • CUDA-X Libraries
                                                                                  • Fonctions ML
                                                                                    • API references
                                                                                2. Environnements d'exécution de code Snowpark
                                                                                3. Snowpark Container Services
                                                                                4. Fonctions et procédures
                                                                                5. Journalisation, traçage et métriques
                                                                                6. Snowflake APIs
                                                                                7. APIs Python Snowflake
                                                                                8. APIs REST Snowflake
                                                                                9. SQL API
                                                                                10. Applications
                                                                                11. Streamlit dans Snowflake
                                                                                12. Snowflake Native App Framework
                                                                                13. Partage déclaratif Snowflake
                                                                                14. SDK natif Snowflake pour les connecteurs
                                                                                15. Intégration externe
                                                                                16. Fonctions externes
                                                                                17. Connecteurs Kafka et Spark
                                                                                18. Exécution de scripts Snowflake
                                                                                19. Guide du développeur Exécution de scripts Snowflake
                                                                                20. Outils
                                                                                21. Snowflake CLI
                                                                                22. Git
                                                                                23. Pilotes
                                                                                24. Aperçu
                                                                                25. Points à prendre en compte lors de la réutilisation des sessions par les pilotes
                                                                                  • Référence
                                                                                  • Référence API
                                                                                    DéveloppeurSnowflake MLGérer et déployer les modèlesModèles de connexionUtilisation des types de modèles intégrés

                                                                                    Utilisation des types de modèles intégrés¶

                                                                                    Snowflake Model Registry prend en charge les types de modèles intégrés suivants :

                                                                                    • Snowpark ML Modeling

                                                                                    • scikit-learn

                                                                                    • XGBoost

                                                                                    • LightGBM

                                                                                    • CatBoost

                                                                                    • PyTorch

                                                                                    • TensorFlow

                                                                                    • MLFlow PyFunc

                                                                                    • Transformateur de phrases

                                                                                    • Pipeline Hugging Face

                                                                                    D’autres types de modèles sont pris en charge par la classe snowflake.ml.model.CustomModel (voir Apporter vos propres types de modèles via des fichiers sérialisés)

                                                                                    Cette page a-t-elle été utile ?

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